一种改进的混沌粒子群优化混合算法

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【摘要】

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提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索

【作者】

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钱晓山

【机构】

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宜春学院物理科学与工程技术学院,中南大学信息科学与工程学院

【出处】

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应用科技

【发表日期】

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2012年1期

【关键词】

：

混合算法差分进化粒子群优化协同进化混沌变异早熟收敛 hybrid algorithm differential evolution optimiza

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提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.

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